İster kategori büyüklüğü olsun, ister markanın erişebileceği potansiyel konusunda öngörülerde bulunurken, dış koşullar, rekabet, yatırım planları, tüketici tercihleri gibi pek çok faktörü birlikte ele almak gerekiyor.
Özellikle verinin daha yoğun kullanıldığı günümüzde, gelecek dönemler için öngörülerde bulunmak üzere Makine Öğrenmesi modelleri geliştirmek en büyük beklentilerimizden.
Peki ama nasıl? Pazar gelişimlerini ve nedenleri anlamlandırırken elde ettiğimiz bilgileri ne kadar formullerle, algoritmalarla ifade edebiliyoruz.
Evet bu kez rakamları hikâyeye değil, hikayeyi formüllere dönüştürmenin yollarını arayacağız.
Forecast modellerinin başarılı tahminler üretebilmesi için, veriyi yeniden yorumlamak ve tanımlamak için hangi adımlara ihtiyaç duyarız? Zaman serilerini ne zaman kullanırız? Ne zaman tercih etmeyiz? Değişken mühendisliği neden gerekli? Hangi teknikleri kullanabiliriz? Ve nihayetinde elde ettiğimiz model bize önümüzdeki dönem için neler söyler? Bu eğitimde bu sorulara yanıtlar arayacağız.
